北京时间3月19日，英伟达2024年GTC AI大会开幕。英伟达CEO黄仁勋发表名为“见证AI的变革时刻”的主题演讲。在演讲中，黄仁勋介绍了运行AI模型的新一代芯片和软件。英伟达正式推出名为Blackwell的新一代AI图形处理器（），Blackwell平台能够在万亿参数级的大型语言模型（LLM）上构建和运行实时生成式AI，而成本和能耗比前身低25倍。
GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动电子设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。
AI计算和图形计算一样，包含了大量的高强度并行计算任务。深度学习是目前最主流的AI算法，包括训练和推理两个环节。在训练环节，通过投喂大量的数据，训练出一个复杂的神经网络模型。在推理环节，利用训练好的模型，使用大量数据推理出各种结论。GPU凭借自身强悍的并行计算能力及内存带宽，可以很好地应对训练和推理任务，是推动AI特别是深度学习发展的关键硬件之一。
CPU（Central Processing Unit，中央处理器），是计算机系统中的一种重要的组件，可视为计算机的“大脑”，用于执行各种指令和控制计算机的操作。如果我们把处理器看成是一家餐厅的话，CPU就像一家拥有几十名高级厨师的全能型餐厅，什么菜系都能做，但是因为菜系多，所以要花费大量的时间协调、配菜，上菜的速度相对来说还是比较慢。
GPU则完全不同，GPU专注于图形处理，任务单一而明确，主要进行图形渲染，在最短的时间里，完成大量同质化数据的并行运算。由于任务高度统一，GPU不有必要进行复杂的调度和协调工作。还是类比餐厅，GPU就像一家拥有成千上万名初级厨师的单一型餐厅，专注于某种指定菜系，由于厨师众多，配菜简单，因此能快速完成任务。
1.游戏设备：GPU高端芯片在游戏领域的应用是最显著的，不仅仅用于呈现游戏中的精美图形，还提供了游戏物理效果和流畅性。高端GPU让游戏开发者能够创建更逼真的虚拟世界，从细微的光影效果到更复杂的物理交互，一切都变得更生动。此外，GPU还支持虚拟现实（VR）和增强现实（AR）游戏，让玩家沉浸在全新的体验中。
2.消费电子：消费电子科技类产品如智能手机、平板电脑、智能电视等都依赖于GPU高端芯片来提供卓越的图像处理性能。高分辨率的显示屏、高清视频播放、图像增强和游戏性能都离不开GPU的支持。无论是拍摄高质量的照片还是观看高清视频，GPU都让消费电子设备的使用者真实的体验更出色。随着5G技术的普及，GPU还有望为更多连接到互联网的设备提供强大的计算能力。
3.云端服务器：在云计算领域，GPU高端芯片被用于大规模数据分析、机器学习和深度学习任务，加速了云端服务器的计算速度。云端GPU集群可以在极短的时间内处理庞大的数据集，帮企业更快地做出战略决策。此外，深度学习模型的训练也受益于GPU的并行计算能力，使得AI应用在语音识别、图像分类等领域取得了重大突破。
4.无人驾驶：GPU高端芯片在自动驾驶技术中扮演着至关重要的角色。GPU采用流式并行计算，其并行计算能力使得车辆能快速分析和理解大量的传感器数据，做出智能的驾驶决策。不仅提高了无人驾驶车辆的安全性，还使得无人驾驶成为未来交通的现实。
1.专用加速IP与通用GPU的融合：专用加速IP与通用GPU的融合将是GPU技术未来发展的一大亮点。这种融合将使GPU更具多功能性，使GPU能够更好地处理特定工作负载，如深度学习、光线追踪和密码学。举例来说，专用IP可以包括定制的硬件加速器，用于高性能计算或深度学习任务。这些硬件加速器能够在某些工作负载下提供比传统通用GPU更高的性能和效率。这种融合将进一步拓展GPU的应用领域，使其成为各种工作负载的理想选择。
2.高速DRAM和缓存技术的不断演进：高速动态随机存储器（DRAM）和缓存技术的一直在改进将推动GPU的性能。更快的内存和更大的缓存将增加GPU的内部带宽，从而能够更有效地处理复杂的计算任务。这在某种程度上预示着GPU可以更快速地存取和处理数据，来提升整体性能。高速DRAM和缓存的进一步演进也将有利于降低延迟，提高计算效率，特别是在需要大规模数据传输的应用中，如深度学习和模拟。
3.CPU和GPU的深度集成：CPU和GPU的深度集成将成为未来的关键趋势。将它们融合到同一芯片上将带来许多优势。首先，它能够大大减少数据传输时的延迟，因为CPU和GPU之间的通信更高效。其次，它能够更好的降低能源消耗。最重要的是，这种深度集成将使软件开发更加简化，因为研发人员可以更轻松地利用CPU和GPU之间的协同工作来提高性能。这种集成还将改变硬件架构，为未来的计算机系统提供更多灵活性。
1.【搜狐网——2024.1.29】据工信部网站消息，近日，工业与信息化部、教育部、科技部、交通运输部、文化和旅游部、国务院国资委、中国科学院等7部门联合印发《关于推动未来产业创新发展的实施建议》。加快突破GPU芯片、集群低时延互连网络、异构资源管理等技术，建设超大规模智算中心，满足大模型迭代训练和应用推理需求。
2.【金融界——2024.3.14】国内 GPU 厂商长沙景嘉微电子股份有限公司（简称“景嘉微”）于2024年3月12日发布了重要的公告，其面向AI训练、AI推理、科学计算等应用领域的景宏系列高性能智算模块及整机产品（简称“景宏系列”）研发成功，并将尽快面向市场推广。
3.【第一财经——2024.3.19】多家中国企业“现身”在加州圣何塞SAP球场开幕的英伟达2024GTC大会。联想与英伟达宣布合作推出全新混合人工智能解决方案，该方案将提供量身定制的生成式AI；工业富联旗下子公司鸿佰科技在现场展示了与英伟达合作开发的新一代AI服务器与液冷柜；比亚迪宣布将使用英伟达的下一代车载芯片Drive Thor；九号公司展示了和英伟达联合开发的Isaac Perceptor产品。
4.【新京报——2024.4.22】海光信息在互动平台上表示，在 AIGC 持续加快速度进行发展的时代背景下，海光DCU能够支持全精度模型训练，实现 LLaMa、GPT、Bloom、ChatGLM、悟道、紫东太初等为代表的大模型的全面应用，与国内包括文心一言等大模型全面适配，达到国内领先水平。海光DCU系列新产品以GPGPU（通用图形处理器）架构为基础，兼容通用的“类 CUDA”环境，可大范围的应用于大数据处理、人工智能、商业计算等应用领域。返回搜狐，查看更加多
